Immagini digitali

Digitalizzazione o acquisizione di immagini del mondo reale (es. da una fotografia).

Analogia con la scuola

divisionista o puntinista

Georges Seurat (1859-1891),"Un dimanche ' été à l' Ile de la Grande Jatte"

Digitale vs. analogica

Un’immagine fotografica (analogica) è composta da milioni di pigmenti colorati (o in B/W) molto piccoli e spazialmente irregolari. Si parla di grana della fotografia.

Un’immagine digitale è composta da pixel (picture

element) disposti su una griglia quadrata regolare

(il pixel è generalmente quadrato ma può assumere

anche diverse forme).

Digitalizzazione dell’immagine

La digitalizzazione avviene con uno scanner (per una singole immagine) o un frame grabber (per un video) o con le macchine fotografiche digitali.

Intuitivamente: la griglia regolare quadrata (o

griglia di campionamento) viene sovrapposta

all’immagine da digitalizzare. Ogni quadrato della

griglia darà origine ad un pixel e il colore sarà la

media dei colori degli oggetti che cadono all’interno

di quel quadrato.

Campionamento e quantizzazione

Campionamento dell’immagine

Più la griglia di campionamento è fitta e migliore sarà il risultato (e maggiore sarà il numero di pixel generati)

L’effetto a quadrettatura si dice pixellatura

Quantizzazione dell’immagine

La quantizzazione è la conversione dell'immagine campionata in valori numerici.

Ad esempio, il bianco viene

convertito in "1" e il nero in "0".

Con la quantizzazione

l’immagine diventa un oggetto

computabile.

Dimensione dell’immagine

Dimensione dell’immagine: il numero di pixel che compongono l’immagine. Viene espressa indicando separatamente il numero di pixel verticali e orrizzontali (es: 640x480).

Un’immagine digitale di una determinata

dimensione può venire visualizzata su

qualche supporto a diverse grandezze.

Risoluzione dell’immagine

Risoluzione: è il numero di pixel contenuti in ciascun pollice (o cm.). Si esprime in pixel per inch (ppi) o dot per inch (dpi).

Rappresenta una densità ed è in relazione alla dimensione del supporto di visualizzazione (es. monitor o carta).

Rappresenta la capacità di dettaglio (maggiore è la risoluzione è migliore è la discriminazione dei dettagli).

Dimensione dell’immagine

Risoluzione: dimensione e grandezza

20 dpi

72 dpi

160 dpi

•La risoluzione lega la dimensione dell’immagine con la grandezza e con la densità dei punti con cui viene visualizzata

Risoluzione e dettagli

Acquisita a 200 dpi

Acquisita a 72 dpi

Ingrandita di 500 volte

Ingrandita di 500 volte

• Maggiore è la risoluzione è migliore è la discriminazione dei dettagli e migliore è la possibilità di fare zooming.

Dimensione risoluzione grandezza

Dimensione = Grandezza X Risoluzione

La risoluzione di un’immagine deve essere sempre valutata in funzione degli altri due parametri: dimensione e grandezza.

La risoluzione interviene sia al momento della visualizzazione dell’immagine (es. quando cambio la risoluzione dello schermo) e sia al momento della sua acquisizione (es. con la macchina fotografica digitale).

Risoluzione e dispositivi (esempi)

Per visualizzare una immagine digitale su un monitor (es: su Web), la risoluzione di 72 o 96 dpi va bene (altrimenti il monitor non sarebbe in grado di visualizzare l’immagine a maggiore risoluzione).

Per una stampante a getto d'inchiostro possiamo

stare tra i 150 e i 300 dpi.

Per una stampante laser possiamo raggiungere i

600/1200 dpi.

Scala tonale

Scala tonale (o dinamica dell’immagine) è la quantità di colori visualizzabili.

Nel caso di immagini B/W la scala tonale è composta

dall’insieme dei livelli di grigio che la compongono.

Nel caso dell’immagine a colori la scala tonale è

composta dall’insieme di tutte le tinte e le sfumature

che la compongono

Profondità di colore

L’informazione contenuta in un pixel viene espressa in bit.

Maggiore è il numero di bit che rappresenta il pixel e

maggiore sarà la dinamica dell’immagine.

La profondità di colore è il numero di bit riservati ad

ogni pixel (1 bit, 4 bit, 8 bit, etc.)

Se N è la profondità di colore il numero di possibili

tonalità sarà 2N (es N=1 ⇒ 2 tonalità, N=4 ⇒ 16

tonalità, N=8 ⇒ 256 tonalità, etc.).

Esempi

Profondità di colore vs memoria

Con 24 bit ogni pixel può assumere uno tra circa 16 milioni di colori diversi

Problema: l’occupazione di memoria occupata

dall’immagine potrebbe esplodere

Occupazione= Dimensione X profondità di colore

Occupazione di memoria

Es. per un’immagine da stampa (10x15cm) con risoluzione di 300dpi e profondità di colore di 24 bit occupa 6 Mbyte…

Per ovviare si usa la Compressione

Le dimensioni più diffuse sono 4 o 8 bpp (bit per pixel) per immagini B/W o 8, 24, 32 bit per immagini a colori.

Palette e Look up table (LUT)

Nel caso di 8 bpp per immagini a colori viene utilizzato un sistema di codifica mediante palette (tavolozza di colori).

E’ possibile ottenere differenti effetti di colore

sulla stessa immagine semplicemente

cambiando la sua pallette.

Si sfrutta il concetto di look up table (LUT). Il

pixel indica l’indice di questa tabella.

Immagini Raster e Vettoriali

La rappresentazione raster consiste nell’esprimere l’immagine semplicemente come l’insieme dei pixel che la compongono (non c’è informazione sul contenuto dell’immagine).

La rappresentazione vettoriale contiene una

descrizione geometrica (matematica) di ogni

oggetto grafico che compone l’immagine.

Esempi

Immagine raster

Immagine vettoriale

Immagini vettoriali

Nella grafica vettoriale, una immagine consiste di oggetti grafici (punti, linee, rettangoli, curve, e così via) ognuno dei quali è definito, nella memoria del computer, da una funzione matematica.

Sono più compatte Possono essere meglio manipolate (es. scalatura,

rotazione, etc.) Sono difficili da ottenere Di solito sono sintetiche. Quando vengono visualizzate devono subire un

processo di rasterizzazione

Immagini raster

Nella grafica bitmap l’immagine è una griglia rettangolare (raster) di pixel colorati: come un mosaico le cui tessere corrispondono ai pixel.

Sono realistiche (perché spesso erivano da un processo di digitalizzazione).

Sono veloci da visualizzare

Occupano più memoria Sono meno versatili da gestire Esistono programmi per la vettorializzazione di

immagini raster ma non sono ancora stabili

Esempi

Immagine raster Immagine vettoriale

Esempi

Immagine raster Immagine vettoriale

Modellare nel 2D

Con la modellazione l’immagine è interpretata come un insieme di oggetti che l’utente (il disegnatore) può creare e modificare.

In generale si definisce grafica 2D quando l’enfasi è sul fatto che l’immagine è sintetica ovvero creata dal disegnatore (eventualmente usando ‘pezzi’ di immagini reali).

Oggetti grafici

Punti o nodi: rappresentano l’unità elementare. Sono identificati dalle rispettive coordinate 2D (in pixel).

Segmenti: si identificano come un tratto rettilineo tra

due punti.

Tracciati: si identificano come insiemi congiunti di

segmenti.

Primitive geometriche: Rettangoli, Cerchi/elissoidi,

Curve di bézier.

Testo: anche il testo è un oggetto dell’immagine le cui

proprietà vengono gestite in modo autonoma

Sprite: oggetti grafici predefiniti (tipo clip-art)

Modifica del livello di priorità

Foglia in primo piano Foglia in secondo piano Foglia sullo sfondo

Modifica trasparenze

Trasparenza uniforme Trasparenza definita da una maschera

Maschera di trasparenza

Formati vettoriali

Per conservare le informazioni sugli oggetti occorre salvare l’immagine in formati appropriati (formati vettoriali). In alternativa l’immagine viene salvata semplicemente come matrice di pixel (formato raster).

Quando l’immagine viene stampata o visualizzata si effettua il processo di rasterizzazione

– Aliasing: effetto a dente di sega degli oggetti dovuto alla pixellizzazione

– Clipping: come si effettua il taglio degli oggetti sui bordi dell’immagine ? (occorre trovare le intersezioni tra i segmenti compongono il bordo e tutti gli oggetti).